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上传时间: 2018-11-13
详细说明： 在现代社会，随着企业的发展产生了大量的数据，生产部门有生产制造的数据记录，业务 运营部门有营销数据，财务部门有经营数据，数据无处不在，数据又时时刻刻影响着企业 运转中每个环节的决策。数据已经成为除了资金和人才以外企业新的资产价值增长点。 数据本身并不代表价值，数据仅仅是以一定格式对事实进行记录，是原始材料;只有结合 环境和上下文的数据才有意义，这就是信息;伴随着信息的积累，我们从趋势和关系的挖 掘中总结出了规律，这些规律就变成了知识;然后依据知识在企业经营中进行决策和行动， 能进一步促进企业的良性循环。 数据产生价值的过程需要经历获取、存储、评估、整理、增强、分析、应用等多个环节， 在小数据时代这些过程都相对简单和成熟。随着近些年数据收集方式的增多、传感设备数 量的增加，计算能力的增强和存储方式的改进，导致了人们可感知的数据量急剧增多;按 照摩尔定律，数据生成和存储的生长速度一直在呈现指数增长。大数据应运而生，带来了 俗称的大数据 4V 特征:数量多(即数据集的规模)、多样性(即来自多种数据仓库、领域 或类型的数据)、速度快(数据的流速)、多变性(在不同特征里的变化)。大数据的到来， 使得在数据系统的演化进程中，人们对于高经济效益以及高效率的数据分析需 求迫使现有 技术不断变化。 伴随着大数据革命，必须考虑如下四个方面的相互作用:数据集的特征、对数据集的分析、 数据处理系统的性能以及对经济效益的商业考虑。这些决定了数据应用的价值效果。通过 不断的实践，我们总结出了当前大数据环境下的数据应用工程 - 成熟度(LPDT)模型。 ...展开详情收缩
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